Instacart рассказал, что уже передал ИИ до 90% типовых инженерных задач. Для рынка это важный сигнал: генеративные инструменты в крупных компаниях уходят дальше автодополнения кода и начинают менять саму модель разработки.
Речь не о том, что инженеры больше не нужны. Скорее наоборот: чем больше рутину забирают ИИ-агенты, тем выше цена человеческой ошибки в архитектуре, интеграциях и критичных сервисах.
Instacart переводит ИИ из помощника в рабочий слой
На конференции VB Transform 2026 CTO Instacart Анирабан Кунду рассказал, что ИИ-агенты взяли на себя значительную часть повторяемой инженерной работы. По его словам, разработчики всё чаще не пишут код с нуля, а сначала ставят задачу системе, а затем проверяют и доводят результат.
Это меняет роль инженера: меньше ручной сборки, больше постановки задач, валидации и контроля качества. Похожим путём уже идут и другие крупные игроки. Например, DoorDash в 2026 году сообщал, что его ИИ-ревьюер автоматически проверяет больше 10 тыс. pull request в неделю. Иными словами, Instacart здесь не экзотика, а часть нового корпоративного стандарта.
Технический долг не исчезает, но смещается вверх по стеку
Самая спорная часть тезиса Кунду связана с техническим долгом. Он утверждает, что при частой пересборке и обновлении кода часть старых фрагментов проще заменить, чем годами поддерживать. В этом есть рациональное зерно: если сервис регулярно переписывают и покрывают автоматическими проверками, «наследие» действительно копится медленнее.
Но полностью технический долг никуда не девается. Он просто переезжает из уровня отдельных файлов в архитектуру, контракты между сервисами, тесты, observability и данные, на которых учатся внутренние модели. Так что правильнее говорить не об «устранении долга», а о смене его формы.
7 тысяч проверок кода и рост точности до 90%
По словам Кунду, Instacart ежемесячно проводит около 7 тыс. автоматических проверок кода. Отдельно компания развивает систему надёжности, обученную на внутренних инцидентах: точность обнаружения проблем выросла примерно с 60% до более чем 90%.
Оставшиеся сложные задачи команда по-прежнему держит за людьми. Это касается устаревших систем, сложных миграций и архитектурных изменений, где ошибка стоит дороже, чем выигрыш от полной автоматизации. Для таких сценариев Instacart постепенно дробит старые платформы на более модульные компоненты и уменьшает зависимость от монолитных кусков инфраструктуры.
Значение для рынка
Для российских продуктовых команд, агентств и корпоративной разработки вывод простой: ИИ уже окупается не в презентациях, а в операционке. Быстрее всего автоматизируются код-ревью, разбор инцидентов, типовые изменения в сервисах и внутренняя поддержка разработчиков. Но если в компании слабые архитектурные правила и нет нормальных тестов, ИИ не уберёт хаос, а начнёт производить его быстрее.
Следующий логичный шаг для крупных команд — не просто нарастить долю ИИ в разработке, а выстроить контроль: кто отвечает за результат, как проверяется код и где проходит граница между автоматизацией и инженерным решением.
Источник: выступление Instacart на VB Transform 2026 и материалы компании: venturebeat.com/vbtransform2026, company.instacart.com.